說回正題，我是先研究的智能家居，而我在研究智能家居的時候，對「智能設備」這種東西，有了更加深入的瞭解，而現在的智能設備實在太多，質量價格實用性等等方面都是良莠不齊的，所以我面對諸多智能設備（不僅僅是家居），自己設定了一個選擇的標準——我評價只能設備的標準，就是「能不能在我使用這個設備的時間內，給我更多的舒適、便捷、安全等方面體驗」。

明晰的標準讓選擇變得簡單，而我這個標準有兩個好處——

1. 能區分真假需求。避免買到華而不實甚至還不如傳統設備好用的「智障設備」。如果我瞭解到智能設備的應用場景，能實實在在給到我新的體驗和解決我的痛點，這個技術就是真「需求」。

2，能夠判斷這筆錢值不值得花費——根據接觸這個設備的時間長短和使用場景的頻繁性重要性方面，就能比較精確得衡量新的智能設備，你到底願意付出多少金錢了。

討論「人工智慧」的這個問題，不妨也帶入我的這個標準，讓我作為一個普通的用戶，來談談我心中的智能設備，和我瞭解到的人工智慧技術，已經到了什麼樣的地步。

我現在新房離市區比較遠，所以一輛代步車進行通勤，就成為了剛需，而之前對智能家居的瞭解，讓我對智能設備也產生了興趣，自然而然的想到了之前你聽過的「智能汽車」的概念，想看看現在人工智慧給汽車駕駛帶來了什麼樣的改變。

我就以此來談談，現在的智能設備已經到了什麼地步吧~

其實一開始通過進店調查、網上找資料、和一些車主朋友聊天等方式，瞭解現在的「智能汽車」的應用，我是有一點失望的，現狀讓我想起了史上最優秀的產品經理喬布斯喬幫主的一段話：「在沒有汽車的時候，如果你問一個消費者想要什麼，他只會要更快的馬車。」在這種理念下，他做出前所未有的手機和操作系統，現在我看到的所謂的「智能汽車」，其實套用這句話的話——當你問消費者，你們需要什麼樣子智能汽車，他們想到的，只會是一個帶輪子的智能手機……

如果只是把現在手機上的一些功能搬運到車上，那一個淘汰的安卓手機和一個手機支架就能做到的事情，我為什麼花費不菲來使用你們的「智能系統」呢？

很多車，不過是把平板電腦鑲嵌到操作檯上而已。

我並不是好高騖遠覺得「無人駕駛」這種技術纔是真正的人工智慧，畢竟這種技術存在著技術、設備、道路、倫理、法律等方面很嚴重的障礙，短時間內沒有大面積應用的可能性（雖然這技術肯定會讓通勤變得很幸福……），但是我想要的智能系統，也一定不是一個傳統汽車＋平板的組合。

根據我研究智能設備帶來的心得，我期待的「智能汽車」，要有這麼幾個特點纔行——

一是可以通過軟體來定義硬體，而不是相反。

必須以智能軟體來定義汽車的使用方式，讓硬體發揮更多的功能纔行——就像蘋果手機對傳統手機的顛覆那樣，才叫做真-智能和革命。

就我對很多車主朋友的聊天瞭解來看，現在的汽車，加入一個語言導航、車上觸摸屏上網看電影等很淺層的功能就自稱智能汽車了，實際上不過是把智能平板塞到車裡而已，實際上沒有把「車」和「智能軟體」真正地進行結合，來發掘人工智慧的真正的潛力。

我覺得，現在的傳統汽車廠商和當年的諾基亞一樣遲鈍，沒有意識到「智能軟體」會給汽車行業帶來多大的變化。僅僅把智能軟體作為車的添頭和噱頭的力度，是沒有辦法讓汽車的駕駛體驗有真正的提升的——因為我們仔細研究汽車就會發現，作為一個移動載體，汽車天然具有互聯網屬性，它不應該不僅僅是一個交通工具，作為每天可能相處超過3小時的重要設備，汽車其實可以成為生活中重要的智能伴侶。

但是傳統汽車沒有特別符合要求的，所以想要尋找真正的人工智慧汽車，我還是把視線投向了互聯網汽車公司，比如一直以「智能汽車」為最大的賣點的奇點汽車。

不得不說，奇點汽車不愧有互聯網公司的基因，他們汽車的功能確實很符合我的要求——他們的理念不是做一臺「鑲嵌了平板的汽車」，而是將奇點汽車打造成一款「懂用戶」的輪式機器人，我至少看到了他們首發汽車的兩點努力——第一個就是以智能駕駛技術和人性化的設計提高用戶駕駛體驗，通過大數據利用及多算平臺實現汽車的不斷成長、優化體驗，也就是所謂的「學習型」、「成長型」的設備，這種智能設備千人一面的汽車使用體驗，最終會根據你個人的數據，來達到千人千面的效果。

就像感測器是固定的，你不可能想要更多的輔助駕駛功能再去花30萬換一輛車（除非你窮的就剩錢了~~~），「智能汽車」要解決的根本點就在於可以像智能手機一樣，安裝一個新的軟體，就可以讓感測器發揮更多的功能，比如防疲勞的雙目攝像頭，哪天系統一升級，對著它掃描一下人臉，說一聲「啟動」，車就啟動了，就厲害了。這纔是智能汽車應有的屬性……

二，在我看來智能汽車第二個發力點的話，就是「安全性」，特別是對我來說。

之前看過一個考駕駛證的回答的朋友可能還有印象，我的駕駛天賦挺差的，科目二就考了4次……但是因為大城市的通勤壓力，所以才讓我不得不考慮每天開車上下班~那麼在北京這麼差的駕車環境下，我個人的剛需，就是要購買的汽車，必須有著非常過硬的新技術，能夠避免我這個新手司機犯錯誤，特別是北京的這種擁堵環境下，智能安全功能有著更大的發揮。

我看了資料之後，才知道現在的智能汽車已經這麼發達了……和駕校駕駛的老爺教練車完全是兩個概念，光奇點目前的初代量產車型iS6，就能實現全速自適應巡航（FSRA）、車道保持（LKA）、緊急制動（AEB）、自動泊車（APA）、疲勞預警（DFMS）、併線輔助（LCA）、盲點探測（BSD）、交通標誌識別（TSR）、停車距離控制（PDC）、碰撞預警（FCW）、開門預警（DOW）、交叉交通輔助（CTA）等剛需智能駕駛功能……

說實在的，看到這種宣傳，我真的覺得還是有錢比較好，第二個感覺是「科技改變生活」……科目二科目三中折磨我相當長時間的各種項目，現在居然都是自動實現的了~而這些技術，如果都能實現並且比較成熟的話，那麼在北京這種一線城市的駕駛體驗，我相信會有一個飛躍的提升……

研究了很多資料，特別是以奇點為代表的互聯網汽車公司的資料，我就下定了決心——就我前文提到的標準來看，一個真正的智能汽車設備，是能夠達到「讓我我使用這個設備的時間內，給我更多的舒適、便捷、安全等方面體驗」這個標準的，所以值得為之付出。

因為我們要購買的智能汽車，將不在是一款可以駕駛的汽車產品，而是一種可以訂閱的交通服務，。我們要買的不是一臺車，而是一種互聯網服務，這項服務的內容就是解決我的交通問題。

這就是我的回答——智能到了什麼地步？如果你保持開放的心態，願意讓人工智慧設備進入你的生活裏，那麼我相信巨大的體驗升級，會讓你無法回到以前的設備中去。

就像功能機的用戶第一次接觸到iPhone時候的感受。

說起智能汽車，第一個想到的就是霹靂遊俠，嗯，雖然遊俠汽車把這個梗用爛了，但是KITT絕對讓童年的我對智能汽車有了一個深刻的認識，即使到現在，我也覺得智能汽車就該這樣。

讓我再想想，可能就是下面這些汽車人了

真正令我著迷的是他們與人類的溝通交流，這些溝通和交流讓他們不再是冷冰冰的機器，而是有性格有感情的人工智慧。人工智慧有很多方面，而認知和交流的能力是其中最重要的一部分。一個掃地機器人能在家裡跑來跑去打掃乾淨房間，還能主動避開牆壁和障礙物啥的，但我不會覺得它是智能的。而一條小狗雖然只會把家裡弄得一團糟，但是我還是會覺得它比掃地機器人聰明，畢竟我吼它的時候它知道賣個萌裝無辜。

在我看來，智能汽車要能夠感知環境，認識環境，同時也要能夠理解人，甚至理解人的情感。從環境感知到車輛控制這部分，基本上就是現在的自動駕駛要解決的問題，從感測器到整車、從基礎演算法到商業模式都已經有了相當程度的探索，比如奇點iS6, 在硬體配置方面，配有8顆攝像頭（1顆雙目）、12顆超聲波雷達、5顆毫米波雷達，採用多感測器融合的方式增加自動駕駛系統的魯棒性；在運算平臺方面，在支持多感測器數據處理的同時，兼具計算機視覺、深度學習、控制演算法等複雜運算任務實時處理能力。結合車輛電驅動系統、電子助力轉向系統、線控液壓制動系統、智能泊車控制系統等打造一整套完善的智能駕駛硬體系統。

而另外一塊，理解駕駛員和乘客這一方面，很明顯國內的廠商和供應商會比外來的和尚更理解中國的消費者。還記得百度當年的廣告就是「百度更懂中文」，現在百度的口號已經順應潮流的改成「AI技術讓百度從更懂中文變得更懂你」。搭載著百度的自然語音交互的阿波羅無人駕駛汽車也宣稱要在2018年量產。以後乘車時，阿波羅就會不斷的告訴你就坐駕駛座容易長痔瘡，附近的XX醫院當天開刀當天出院了。

除此之外，科大訊飛也是不容忽視的力量，他們的語音交互系統已經在奇點iS6上量產了，號稱旅途更快樂，交互有情感，當然，還有廣告更精準。未來的目標就是具備狀態感知、情緒感知甚至情感關懷的能力，真的實現了這一步，就離KITT不遠了，車上會有一位貼心關懷的虛擬司機。

不過話說回來，對我女兒來說，這些功能好像用處不大，她每次上車，說去哪裡車就開到哪裡，想聽啥故事就給她講啥故事，還能在堵車間隙出幾道題目給她算算，再NB的虛擬司機也就這樣了吧。

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按照時髦的說法，汽車在未來已經不是一種交通工具，而是我們在物理空間中，從起始地到目的地之間，所處的「移動第三空間」。首先來看駕駛維度，2013年，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA, 制定各種監管和標準）發布了所謂汽車自動駕駛的五等級，現在的智能自動駕駛車輛還大多處在第三等級，即「有限的自動駕駛，在預設的路段，汽車自動駕駛並承擔起駕駛安全的責任，但駕駛員仍需要在某些時候接管汽車，不過有足夠的預警時間」。個人感覺，智能駕駛技術必須發展到最高的第四階段」全程自動駕駛，車輛本身能夠自動感知路況，履行所有嚴格安全性功能，乘坐者只需指明起點與終點，並不用在旅途中任何時刻介入操控。」即「未來沒有司機，我們都是乘客」

另一方面，藉助強大的物聯網技術，這個「移動第三空間」必須擁有其他生活娛樂設施，讓乘客在旅途中打發無聊時間，觀賞電影，到進行互動電子娛樂項目，以及簡單的餐飲儲存與保溫/製冷設備。以及輕鬆實現人與車/設備的交互，切換不同的駕駛模式，控制燈光與溫度等等，還能與其他不處於這個空間中的人進行實時通訊。

當然，互聯網智能汽車不過是規模更大的「物聯網」運動的一部分，智能汽車檢修/加油站，城市交通控制系統和帶有智能「標記」的公路，更先進的3D導航地圖和路況監測系統，也必然隨著自動駕駛技術的發展而逐漸配套，才能使「真正的智能汽車」得以上路。

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說到智能汽車，我第一個想到的，是這個。

看過電影版《變形金剛》的朋友們應該都知道，大黃蜂並不是一臺汽車，在我心底他甚至不是一個汽車人。

對於主角來說，大黃蜂是一個可以患難與共的，可靠的朋友。

如果一定要對智能汽車做一個定義的話，我想把它稱作是，我們在路上最可靠的朋友。

無論是行駛在田間野地，還是都市叢林，我都希望我所駕駛的這臺車，就像是一個坐在副駕駛的領航員一樣，不光可靠，而且還懂我。

這裡其實還有一比。

中國古人總說良馬難求，一匹好馬首先要身手矯健，日行千里不用說了，亂軍陣中淡然不驚纔是關鍵。另外，古人選一匹好馬的時候，通常更在意它「通人性」。

所以你們看，其實人的出行需求從古至今，從來都沒有變過。從這個定義上來看，古時候的一匹良馬，其實就相當於現在的一輛真正的智能汽車，都要滿足兩件事：

1. 可靠；
2. 懂你。

接下來，我們首先將視野放大，從人工智慧的角度展開這個話題。

大名鼎鼎的圖靈測試相信很多朋友都知道，在這個測試和定義的框架裏，人工智慧的標誌在於，作為人類不能區分人工智慧和人類之間的區別。這是人類目前對於人工智慧發展的極致追求。

按照歷史的迭代順序來看的話，在全面人工智慧之前的，是智能時代，而在智能時代之前的，是功能時代。

在這裡我拿大家更熟悉的手機行業舉一個例子。在2007年第一代iPhone推出之前，我們經歷了漫長的功能機時代。無論各個手機巨頭廠商如何奇技淫巧，嚴格意義上來說，那些手機都只能被稱作是功能手機。

功能手機和智能手機的區別不在於硬體，而在於軟體操作系統和應用的活態。對比同時期的諾基亞N95和IPhone一代，我們會發現在硬體上N95的領先是壓倒性的，IPhone1也被眾多媒體戲稱為「漂亮的玩具」。

但後來的事情我們現在已經再熟悉不過了，經過幾次迭代，以蘋果引領的觸控型交互方式成為這個時代智能設備的最主流交互形式。

功能手機的落寞退場，在於硬體層面的固化導致的使用場景單一性。這句話指向兩個結論，第一個是說功能手機在出廠時配置了幾乎不能變化的軟硬體，不變的攝像頭和屏幕，不變的處理器和內存。

而第二個結論是，無論硬體上如何努力營造場景，比如音樂手機和拍照手機的概念的打造，都很難迴避一個事實是，那個時代的手機最主要的功能依然被死死的侷限在了通信功能上。

而進入智能機時代之後，有一句行業標準叫做「以軟體定義硬體「。全世界最賺錢的蘋果公司始終都不承認自己是一家硬體公司，喬布斯一直說」我們做的事情，不過是把我們最驕傲的軟體，裝在了一個漂亮的盒子裏「。

軟體的力量在於它的可迭代性，這種在系統和應用層面的活態，定義和發掘了更多的場景好未來。

但智能手機（包括一切智能操控設備）發展到現在又出現了另外一個問題：

它並不夠懂你。

這一點其實並不用展開講，在任何一個短視頻軟體裏，都可以搜到大量以「調戲SIRI為取樂手段「的視頻，相比起人工智慧，siri這樣的語音助手看起來更像是一個「人工智障」。

從「智能「到」人工智慧「的探索其實並不侷限於手機行業，而是廣泛存在於以計算平臺為核心的產品中。

讓我們把問題拉回到汽車領域，和手機發展類似，汽車行業的發展也遵循一個從功能到智能，從智能到人工智慧的基本路徑。

但在智能化的體驗上，汽車行業的發展則明顯滯後於其他行業，以至於現在我們駕駛的大部分汽車，還停留在一個「功能汽車」的階段。

想想看，我們現在駕駛一臺汽車，其實本質上和我們的祖先騎一匹笨馬沒有任何區別。所有癥結都在於這臺車並不懂你，你需要深度的幹預和操作，才能完成駕駛任務。

而「懂你」這個需求，古時候說的是良馬，而現在說的就是智能化的汽車。

「做一臺懂你的汽車」這個觀點並不是我的，而是奇點汽車CEO瀋海寅說的。

這句話背後，其實反襯出了一個特別荒誕的場景：

每一年淘寶上手機支架的銷量，都是百萬量級。

這意味著絕大部分車主都難以忍受汽車出廠時配置的屏幕系統，在絕大部分時候，它的粗糙和簡陋，基本上就是15年前的功能手機的水準。

一個小小的手機支架反映出的是，人們對於一顆智能汽車心臟的剛需，這是洶湧的民意。

剛才我提到了奇點汽車CEO瀋海寅說的那句「做一臺懂你的汽車」。這句話聽起來像是一句海口，但其中卻有一些他們做智能啟程的產品理念可以追溯。

首先就是奇點汽車強調的SOTA+FOTA的能力。

OTA是over the air的縮寫，直譯過來就是空中升級，其實就是遠程升級的意思。而SOTA和FOTA則分別代表了軟體與固件系統的遠程升級。

做到了這一步，意味著一臺汽車的心臟，也就是其核心的計算平臺擁有了可持續迭代的能力。

也就是說，用戶把車開回家後，這臺車可以通過遠程的升級，完成自我的精進和學習。

這種理念就叫做，以軟體定義硬體。

有了這種初始的成長和迭代能力後，接下來就要從場景中來看智能汽車的應用。

我們開車出門，無外乎就是兩件事情，行駛和抵達。

從行駛上說，智能化的汽車能做到的極致是無人駕駛，而在這之前，則是自動駕駛功能。

自動駕駛除了需要人工智慧、雲服務、大數據等軟體支持，最重要的是車身硬體的配置，最核心的就是感測器。

奇點汽車在iS6上採用的是冗餘設置，配有8顆攝像頭（1顆雙目）、12顆超聲波雷達、5顆毫米波雷達。這種多感測器融合的方式增加了自動駕駛的魯棒性。

什麼是魯棒性？什麼是冗餘配置？

通俗一點說就是，車身配置的各個感測器在功能上有重疊性，一旦某個感測器出現故障，也不會導致系統失靈，導致安全隱患，核心其實就是可靠性。

全速自適應巡航、車道保持、緊急制動、自動泊車、疲勞預警、併線輔助、盲點探測、交通標誌識別、停車距離控制、碰撞預警、開門預警、交叉交通輔助，通過軟硬體配置，奇點的iS6能夠完成以上的自動駕駛需求。

我們在開車出行時，還有另外一個重要場景，那就是抵達。

比如說，我們要出門看電影，開車在路上的時候臨時有事要改簽一下，但手動改簽有風險，這時候一個AI助手則顯得尤為重要。

首先AI要能聽明白你說什麼，其次AI要能準確的執行你的需求。在這一點上，奇點汽車首先和科大訊飛深度合作，定製了AI語音系統。

在我身邊，只要是用過科大訊飛語音產品的朋友，沒有一個不是超5星好評。語音的準確識別技術，科大訊飛已經做到了世界領先。無論你是普通話還是方言，科大訊飛都提供了極高的寬容度的使用場景體驗，所以科大語音技術在汽車AI上的應用，效能的體現是顯而易見的事情。

解決了聽明白的問題之後，接下來就是準確執行的問題。

這裡舉一個奇點現有的一個功能，智能轉向。

當地圖導航判斷你即將在右轉的時候，如果你沒有打轉向燈，那麼智能AI會在你轉向前的1.5秒自動為你打開右轉向燈。

這就是AI的一個基本運用，而伴隨著這些基礎功能，AI擁有的是逐漸強化和適配的學習能力。

在開車過程中，AI不光能夠輔助你的駕駛，同時還能向外延展很多生活場景，比如為你改簽電影票，預定餐廳等等。

最後我們回到提問本體上。在現實世界中，一臺智能汽車的搭建，必將圍繞著軟硬體核心平臺來建設。感測器羣、軟體的遠程升級、AI的深度學習、雲服務和大數據的加持，這些技術的配合與串聯，使得一臺智能汽車的出現成為可能。

這臺汽車不光可以覆蓋你的駕駛場景，同時還可以向外延展出大量的生活場景。就是在此刻，科幻照進現實已經成為了可能。

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謝邀。

智能汽車，很明顯沿襲了智能手機的命名方式。但有個問題需要我們先思考下：為什麼智能手機這個叫法，流傳甚廣。而智能汽車卻始終沒能成為一個主流的叫法呢？

一個根本原因就是，iPhone 之後的手機，逐漸擺脫了原有的主要功能：通話。變成了一臺永遠在線、性能強大的攜帶型電腦。變了人們使用手機的目的和方式，都和功能機時代完全不同。

但汽車並沒有出現這樣的變化。

沒錯，汽車正擁有越來越多智能手機一樣的移動互聯網功能。但現在，以及未來很長時間，交通出行仍是汽車最主要的用途，沒有之一。目前車上的互聯網服務，除了導航、音樂之外，幾乎都還只是模仿智能手機終端的形態，並沒有真正實現為汽車定製開發，還很難稱得上智能。對交通出行沒起到決定性影響，又不夠智能。

而另一方面，科技和汽車巨頭們，正努力在汽車上實現比手機更強大的智能技術，這也將會改變用戶使用汽車的方式。如果他們成功了，那麼新產品絕對稱得上是一輛智能汽車。人們對這樣的智能汽車寄予了極高的期望，直接給它起了一個科幻版的名字——無人駕駛汽車。但實現這一切，距離我們至少還有好幾年的時間。

智能汽車，應該是智能手機和人工智慧技術的融合。所以智能汽車應該有兩個標準：賬號體系、獨立決策且可成長。

初級智能

今天的汽車，變得越來越像一部智能手機：性能強大的晶元、巨大的觸控屏幕、語音及多點觸控的人機交互、永遠在線還有豐富的 app。

但僅僅有這些表象的東西是不夠的，智能手機的核心是構造了一個賬號系統：蘋果的Apple ID，谷歌的 Gmail 賬號。（這裡我們暫且不討論數據隱私問題）

他們把雲服務、應用商店、郵件、音樂等各種移動互聯網服務串聯、打通。賬號系統對智能汽車來說，同樣至關重要。

只有建立起一套有效的賬號系統，汽車製造商才能獲得用戶在車內、雲端裏，真正有效的行為數據。通過對這些數據的分析，去改進汽車的設計和功能，去為用戶提供個性化的服務。

汽車公司最早建立起用戶賬號體系的是特斯拉。不過後來因為受限於基於 Linux 開發的車載信息系統，特斯拉在移動互聯網服務方面乏善可陳，空有賬號系統卻無法獲得更完整的用戶數據。國內汽車市場，阿里通過與上汽合資成立的斑馬，已經成功把阿里開發的車載信息系統安裝在榮威、名爵、標緻、雪鐵龍等多款車型上，並和用戶的阿里賬號打通。根據斑馬公佈的信息，剛剛結束的北京車展上，有15款車安裝了阿里的車載系統。

人工智慧

關於無人駕駛，2005年的第二屆 DARPA 挑戰賽絕對算得上是真正的起點。在這次無人車大賽中，斯坦福大學研發的 Stanley 逆轉戰勝了賽前的奪冠大熱門——卡納基梅隆大學 William "Red" Whittaker 團隊威猛的悍馬無人車。

卡納基梅隆大學的 Red Whittaker 當時正準備青史留名，認為這個冠軍已是自己囊中之物。這個高大威武、光頭的老爺子，是卡內基梅隆無人駕駛車隊 Red Team 的負責人，大名鼎鼎。從80年代就開始研發無人駕駛汽車。

他先選了2輛悍馬作為參賽用車，主要是看上了他們的越野性能。然後他派了3個工程師，開著武裝好的大悍馬，去沙漠裏跑了28天。他們的任務是，把挑戰賽所處沙漠地區的地形地勢，測繪成一張數字地圖。這三哥們最終跑了2000英里，完成了這幅數據很詳細的數字地圖。而這只是開始。

Red Team 還買來了挑戰賽所在沙漠地區的高解析度衛星地圖。比賽當天，DARPA 公佈路線後，Whittaker 安排了12名分析師，就坐在起點線旁邊的帳篷裏，全面分析地形地勢。分析師們要確定，哪兒有巨石，哪兒有圍籬柵欄，哪兒有溝壑。讓悍馬能輕鬆識別出障礙物是什麼，然後做出相應的判斷。

Red Team 還開啟了教學模式。他們開著悍馬進入沙漠，嘗試各種路況、地勢，用感測器記錄下工程師開車時的判斷、決策和操作，然後讓電腦去代碼化工程師的駕駛行為，從而學會在這些沙漠地形如何開車。

每輛 SUV 的車載電腦上配有7顆英格爾 M 處理器和40G 快閃記憶體，來處理複雜的路況數據。Red Team 的預算有300萬美元。有足夠的時間、人力和充分的地勢勘測，他們本以為自己的兩輛悍馬已經做好了準備應對各種環境、路況，足以安全完成挑戰賽路線。

但他們沒能成功。儘管之前耗費28天跑了2000英里踩點，但他們的路況數據只佔到挑戰賽真實路線的2%。這些悍馬只能依靠他們自己的學習能力來完成路線。但讓機器識別路況實現很難，比如說，早上10點看到的風滾草，電腦通過感測器認識了這種植物。但太陽落山會導致植物的陰影變化。所以到了下午再碰到風滾草，無人車就可能把它識別成一塊巨石。

斯坦福的 Stanley 無人車團隊也面臨同樣的煩心事。機器實在不夠聰明，會誤判很多障礙物。

他們的靈魂人物 Sebastian Thrun 意識到按照原來的思路永遠無法解決問題。在比賽之前，他突然決定重寫無人車的核心演算法。

在這之前，大家的演算法模式類似，儘可能窮盡各種地形地貌的描述，用代碼的形式輸入到車載電腦，希望開車時電腦能識別出他們。但這樣的百科全書式演算法被顯示打臉。

在全新的演算法裏，Thrun 讓 Stanley 自己去觀察、理解各種路況，同時，電腦對對比自己的判斷與人類開車時應對，有哪些相同，又有哪些不同。慢慢的，電腦會減少誤判，它開始像人一樣開車了。

為了提高 Stanley 對路況識別的精度，團隊還話大價錢給它裝上激光雷達和攝像頭。激光雷達可以比較精確的探測車前30米範圍，但更遠距離的識別精度就很差了。而攝像頭則能很好的觀察遠距離路況，儘管它近距離識別的數據精度不高。激光雷達和攝像頭的經典組合，一直被沿用到今天的無人駕駛汽車上。

使用全新演算法之後，Stanley 的識別錯誤率從12%，驟降到5萬分之一。

2005年10月8號的早晨，23輛車出現在挑戰賽的起跑線。比賽開始後前100公里，Stanley 一直落在第一輛悍馬後面。但它慢慢趕了上來，當行駛到在一片空曠的白色沙漠平地，Stanley 一下就把悍馬超過去了。最終Stanley 逆轉奪冠，斯坦福無人車團隊也拿到了200萬獎金。

不過比賽的戲劇性並不是這次比賽具有歷史意義的原因，真正創造歷史的是 Stanley 摒棄了傳統的規則式計算方式，採用了類似神經網路計算的技術，讓無人駕駛技術進入了人工智慧的新時代。

這也是人工智慧技術和全球汽車工業的一個重要里程碑。人類終於將自己性命攸關的決策權交給了一部機器。

隨後，谷歌把這屆 DARPA 挑戰賽冠亞軍團隊中的精英都招致麾下，像 Sebastian Thrun、Chris Urmson。Thrun 率領這些工程師祕密創建了 Google X 實驗室和谷歌無人車項目——這大大加速了無人駕駛技術商業化的節奏。一直到谷歌把無人車項目單獨拆分出來成立了子公司 Waymo。今天，Waymo 已被視為無人駕駛技術最領先的公司之一。

而中國在獨特的互聯網環境和新興造車浪潮中，出現了一批追求無人駕駛技術量產化的公司。比如百度，還有本題的提問者奇點汽車。百度決心成為無人駕駛時代的方案供應商，正在努力推進器阿波羅無人駕駛技術平臺被汽車行業所接受。

而奇點汽車，挖來計算機視覺與人工智慧領域出色的科學家、前百度美國研發中心資深架構師黃浴，負責奇點美國研究與創新中心的運營。這樣的研發模式在中國新興造車公司中備受追捧。移動互聯網服務開發方面，中國本土有豐富、成熟的人才資源。但在人工智慧領域，這些新興造車公司們就需要藉助矽谷的頂級大腦。

無人駕駛的本質是人工智慧技術，它需要不斷的獲取數據，不斷的升級成長。這就決定了一輛智能汽車必須是可升級、可成長的機器。

iPhone 也並不是一開始就是一部可以成長的智能手機，就像 iPhone 最初並沒有 app store 類似，早期版本的 iPhone 和 iOS 操作系統並沒有 OTA 功能。記得那會兒想要享用 iPhone 的一些新功能，就要把我的 iPhone 4 用數據線接到電腦上，打開 iTunes，然後升級到最新版本 iOS。直到2011年10月，蘋果發布了真正讓 iPhone 銷量暴漲的 iPhone 4s，但沒多少人記得，蘋果同時還發布了 iOS 5 系統，裡麪包含了一個革命性的功能：OTA。這個功能讓 iPhone 可以直接通過網路下載、安裝更新包，成為一部能不斷成長的機器。

特斯拉給汽車行業樹立了一個標杆，它的電動車各個關鍵模塊都可以通過 OTA 技術不斷升級系統演算法和車輛功能，是一輛具有生命力的車。特斯拉正是通過 OTA 不斷升級自己的 Autopilot 自動駕駛輔助系統，並承諾未來這些電動車都能實現無人駕駛。

這種模式作為一個發展的必然趨勢，本土品牌自然也在向著這個方向在走。題主奇點汽車的CEO瀋海寅就在採訪中多次闡明瞭其對智能汽車的理解，奇點汽車也會採取這種方式來打造自己的「智能汽車」。

具有賬號系統和人工智慧的汽車，其使用方法和體驗將發生天翻地覆的變化。拋開無人駕駛在駕駛安全方面的大幅提升，人們的出行方式、擁有汽車的方式、「開」車時的需求，都將和現在產生巨大不同。就像當年智能手機帶來的影響一樣，甚至更為巨大。這就是我理解的智能汽車，它的時代還沒有完全到來，現在剛剛開始。

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